[21/03/17] Atelier OpenGeek #12 : Introduction au Machine Learning

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Au programme de cette séance Code :

Introduction au Machine Learning

Le “machine learning” ou apprentissage statistique a récemment attiré beaucoup d’attention car il permet de traiter efficacement de large quantité de données. L’apprentissage profond (deep learning) a par exemple conduit à une explosion des technique de traitement d’image. Couplé à l’apprentissage par renforcement, cette technique a aussi permis la première victoire d’une machine contre le champion du monde au jeu de Go. Que se cache-t-il derrière les titres racoleurs et les promesses sensationnelles du “machine learning”? En quoi est-ce différent des bons vieux systèmes experts et réseaux de neurones?
Contenu de la séance : 

Rappel historique, description taxinomique des outils de machine learning, introduction au module Python scikit-learn

 Cette séance s’intègre dans notre programme Open Geek d’apprentissage du code. L’installation de Python ainsi que des connaissances de base sur la programmation sont fortement recommandées pour suivre au mieux l’atelier.

https://xkcd.com/720/ CC-BY-NC XKCD

Inscription gratuite sur Eventbrite

 

Nous vous retrouvons à la Paillasse au sous-sol (226 rue St Denis) le mardi 21 mars à partir de 19h00* avec vos deux formateurs Guillaume Dumas et Ale Hannud Abdo.

L’évènement est gratuit. N’hésitez pas à apporter de quoi boire et grignoter ou bien à faire une donation sur Eventbrite. Nous pouvons faire les courses en avance si vous prenez l’option donation dans EventBrite ou que vous nous prévenez sur le Google Group.

Rejoindre le groupe de discussion sur Google Group : https://groups.google.com/forum/#!forum/open-geek

Vous pouvez également revoir les compte-rendus des précédentes sessions sur notre GitHub : https://github.com/HackYourPhd/ateliers-open-geek/

À très bientôt !

L’équipe Open Geek/HackYourPhD (Ale, Anthony, Célya, Constance, Florian, Guillaume, Matthieu, Peter-Mickhaël, Romain, Sylvain, Thomas)

*La première demi heure est prévue pour vérifier les installations python et poser vos questions si vous n’avez pas suivi les autres séances. 

 

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